【摘 要】
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针对视频监控领域中的车辆识别问题提出了一种新特征，即提取车窗张贴物(主要是车辆年检标志)的颜色和面积特征，并提出了该特征的提取方法。首先进行车窗定位，对现有的基于Ho
【机 构】
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安徽微纳电子器件与集成电路设计省实验室 合肥230601
【出 处】
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中国仪器仪表学会第十六届青年学术会议
论文部分内容阅读
针对视频监控领域中的车辆识别问题提出了一种新特征，即提取车窗张贴物(主要是车辆年检标志)的颜色和面积特征，并提出了该特征的提取方法。首先进行车窗定位，对现有的基于Hough变换的车窗定位算法进行了改进使其适应视频监控环境；然后利用轮廓检测等方法定位各个车窗张贴物，提取其颜色和面积信息。实验表明，改进后的车窗定位算法更简单，实时性更好，车窗特征提取率达到80％，能够用于车辆识别。
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